T细胞淋巴瘤中NKL同源盒基因表达失调数据集
该数据集来自NCBI GEO,标题为T细胞淋巴瘤中NKL同源盒基因表达失调,采用表达谱芯片(GPL570)检测多种T细胞淋巴瘤亚型中NKL同源盒基因的表达情况

基本信息
资源简介
T细胞淋巴瘤中NKL同源盒基因表达失调数据集
Deregulated expression of NKL homeobox genes in T-cell lymphomas
该数据集来自NCBI GEO,标题为T细胞淋巴瘤中NKL同源盒基因表达失调,采用表达谱芯片(GPL570)检测多种T细胞淋巴瘤亚型中NKL同源盒基因的表达情况。源站描述指出,研究在外周T细胞淋巴瘤、血管免疫母细胞性T细胞淋巴瘤、间变性大细胞淋巴瘤、成人T细胞白血病/淋巴瘤、肝脾T细胞淋巴瘤及NK/T细胞淋巴瘤等主要类型中搜索失调的NKL同源盒基因,共发现19个异常过表达基因。数据可用于探索NKL同源盒基因在T细胞淋巴瘤中的表达模式及潜在分类研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Mar 14 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):同源盒基因编码转录因子,在胚胎发育和成体细胞分化过程中调控基本过程。最近,我们报道了NKL-code,它描述了九个NKL同源盒基因在早期造血和淋巴生成(包括T细胞、B细胞和NK细胞发育的主要阶段)中的生理表达模式。NKL同源盒基因的异常活动参与包括T细胞白血病在内的血液系统恶性肿瘤的发生。在此,我们在T细胞淋巴瘤的主要类型中搜索失调的NKL同源盒基因,包括外周T细胞淋巴瘤(PTCL)、血管免疫母细胞性T细胞淋巴瘤(AITL)、间变性大细胞淋巴瘤(ALCL)、成人T细胞白血病/淋巴瘤(ATLL)、肝脾T细胞淋巴瘤(HSTL)和NK/T细胞淋巴瘤(NKTL)。我们的数据在所有类型中总共揭示了19个异常过表达的基因,表明
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签:Expression profiling by array、GPL570、9606。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE128302
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jun 19 201,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
同源盒基因编码转录因子,调控胚胎发育过程中及成年期细胞分化的基本过程。近期,我们报道了NKL代码,该代码描述了九个NKL同源盒基因在早期造血及淋巴细胞生成中的生理表达模式,包括T细胞、B细胞和NK细胞发育的主要阶段。NKL同源盒基因的异常活性参与血液系统恶性肿瘤的发生,包括T细胞白血病。在此,我们搜寻了T细胞淋巴瘤主要类型中失调的NKL同源盒基因,包括外周T细胞淋巴瘤(PTCL)、血管免疫母细胞性T细胞淋巴瘤(AITL)、间变性大细胞淋巴瘤(ALCL)、成人T细胞白血病/淋巴瘤(ATLL)、肝脾T细胞淋巴瘤(HSTL)以及NK/T细胞淋巴瘤(NKTL)。我们的数据揭示,在所有类型中总共存在19个异常过表达的基因,表明失调的NKL同源盒基因在T细胞淋巴瘤中同样发挥重要作用。为进行详细分析,我们聚焦于NKL同源盒基因MSX1,该基因通常在NK细胞中表达,并在T细胞白血病中被异常激活。
该基因在部分HSTL患者及HSTL来源的姐妹细胞系DERL-2和DERL-7中过表达,这些细胞系被用作鉴定失调机制的模型。我们进行了基因组和表达谱分析及全基因组测序,揭示了突变和失调的候选基因,包括仅在DERL-2中表达的融合基因CD53-PDGFRB。随后的敲低实验构建了一个参与MSX1失调的异常网络,包含染色质因子AUTS2和H3B/H3.1、PDGF和BMP信号通路以及同源盒基因NKX2-2和PITX1。编码AUTS2的基因位于7q11,可能代表HSTL标志性畸变i(7q)的基本靶点。我们的数据表明MSX1在HSTL中兼具致癌和抑癌功能,反映了其在T细胞和NK细胞早期谱系分化中的活性。
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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